雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
1993年，進入上海振華重工電氣有限公司工作，從事起重機設備電氣部分設計工作，1997年開始著手起重機電氣控制系統的系統集成工作，與團隊同事一起，將產品成功打入國際市場，獲得馬士基、和黃等大客戶的認可； 2005年開始，帶領團隊開始自動化碼頭自動化系統的研發和設計，從2014年開始，振華的自動化團隊先後交付了洋山、青島、廈門、意大利，泰國等國內外多個自動化碼頭智能控制系統。
報告三題目：《面向個性化定製的智能製造新模式與新技術》
報告人：唐敦兵 南京航空航天大學機電學院副院長
報告摘要：首先講述生產模式的變革，具體闡述製造業如何從手工製造到大規模流水線製造再到工業自動化製造和個性化定製引發的智能製造進行演變的，工業3.0和工業4.0的區別，以及個性化定製環境下智能製造所遇到的挑戰和技術難點。其次對面向個性化定製的智能製造新模式下進行具體解釋，以及引發了哪些智能製造新技術進行講解。最後通過具體視頻來講解南京航空航天大學智能製造團隊的最新技術成果。
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
1993年，進入上海振華重工電氣有限公司工作，從事起重機設備電氣部分設計工作，1997年開始著手起重機電氣控制系統的系統集成工作，與團隊同事一起，將產品成功打入國際市場，獲得馬士基、和黃等大客戶的認可； 2005年開始，帶領團隊開始自動化碼頭自動化系統的研發和設計，從2014年開始，振華的自動化團隊先後交付了洋山、青島、廈門、意大利，泰國等國內外多個自動化碼頭智能控制系統。
報告三題目：《面向個性化定製的智能製造新模式與新技術》
報告人：唐敦兵 南京航空航天大學機電學院副院長
報告摘要：首先講述生產模式的變革，具體闡述製造業如何從手工製造到大規模流水線製造再到工業自動化製造和個性化定製引發的智能製造進行演變的，工業3.0和工業4.0的區別，以及個性化定製環境下智能製造所遇到的挑戰和技術難點。其次對面向個性化定製的智能製造新模式下進行具體解釋，以及引發了哪些智能製造新技術進行講解。最後通過具體視頻來講解南京航空航天大學智能製造團隊的最新技術成果。
報告人簡介：
南京航空航天大學教授，博士生導師，機電學院副院長，南京航空航天大學無錫研究院院長，江蘇省政協委員，國家“萬人計劃”科技創新領軍人才，德國洪堡學者，江蘇特聘教授，江蘇省傑出青年基金獲得者，霍英東教育基金會青年教師基金獲得者，教育部新世紀優秀人才。
報告四題目：《華為WiFi6加速智能製造進程》
報告人：張蓁 華為製造園區網絡解決方案規劃總監
報告摘要：主要介紹華為智能製造的新業務及新場景，例如柔性化、生產可視化、AR/VR等技術應用於生產輔助等；智能製造對通訊網絡的架構以及性能等帶來的眾多新的挑戰，包括OT與IT的融合，TSN、無線化、物聯及定位技術等；華為智能製造數據通信網絡創新解決方案等內容。
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
1993年，進入上海振華重工電氣有限公司工作，從事起重機設備電氣部分設計工作，1997年開始著手起重機電氣控制系統的系統集成工作，與團隊同事一起，將產品成功打入國際市場，獲得馬士基、和黃等大客戶的認可； 2005年開始，帶領團隊開始自動化碼頭自動化系統的研發和設計，從2014年開始，振華的自動化團隊先後交付了洋山、青島、廈門、意大利，泰國等國內外多個自動化碼頭智能控制系統。
報告三題目：《面向個性化定製的智能製造新模式與新技術》
報告人：唐敦兵 南京航空航天大學機電學院副院長
報告摘要：首先講述生產模式的變革，具體闡述製造業如何從手工製造到大規模流水線製造再到工業自動化製造和個性化定製引發的智能製造進行演變的，工業3.0和工業4.0的區別，以及個性化定製環境下智能製造所遇到的挑戰和技術難點。其次對面向個性化定製的智能製造新模式下進行具體解釋，以及引發了哪些智能製造新技術進行講解。最後通過具體視頻來講解南京航空航天大學智能製造團隊的最新技術成果。
報告人簡介：
南京航空航天大學教授，博士生導師，機電學院副院長，南京航空航天大學無錫研究院院長，江蘇省政協委員，國家“萬人計劃”科技創新領軍人才，德國洪堡學者，江蘇特聘教授，江蘇省傑出青年基金獲得者，霍英東教育基金會青年教師基金獲得者，教育部新世紀優秀人才。
報告四題目：《華為WiFi6加速智能製造進程》
報告人：張蓁 華為製造園區網絡解決方案規劃總監
報告摘要：主要介紹華為智能製造的新業務及新場景，例如柔性化、生產可視化、AR/VR等技術應用於生產輔助等；智能製造對通訊網絡的架構以及性能等帶來的眾多新的挑戰，包括OT與IT的融合，TSN、無線化、物聯及定位技術等；華為智能製造數據通信網絡創新解決方案等內容。
報告人簡介：
致力於打造高可靠、高品質、極簡的數據通信網絡解決方案，助力全球智能製造快速發展。主導規劃六大智能製造網絡解決方案，在提供業界領先的高可靠、高性能有線無線網絡基礎上，創新性的融合AI、物聯、定位、雲等多種技術，實現了網絡與製造業務的深度融合，已在中國區、歐洲、日韓進行創新試點，多地已商用交付。
報告五題目：《物聯定位，助力智造——精準定位和識別在智能製造中的應用》
報告人：李俊 江蘇唐恩科技有限公司總經理
報告摘要：智能製造需要智能自動化和物聯網數據的支撐，其中精準的位置和狀態數據是自動化的基礎，也是製造過程管控的依據。本報告介紹製造中可以應用或即將應用的定位和識別技術，結合人工智能和大數據技術，將精準定位和智能識別技術和產品應用在智能製造中，實現智能製造的支撐和應用系統，提升生產流程可視化、質量管理可控化、設備自動化、物流智能化、生產安全保障等。介紹在港口、物流、生產製造和智慧電廠等方面的應用案例和應用效果。最後提出智能製造軟件系統的發展思考。
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
1993年，進入上海振華重工電氣有限公司工作，從事起重機設備電氣部分設計工作，1997年開始著手起重機電氣控制系統的系統集成工作，與團隊同事一起，將產品成功打入國際市場，獲得馬士基、和黃等大客戶的認可； 2005年開始，帶領團隊開始自動化碼頭自動化系統的研發和設計，從2014年開始，振華的自動化團隊先後交付了洋山、青島、廈門、意大利，泰國等國內外多個自動化碼頭智能控制系統。
報告三題目：《面向個性化定製的智能製造新模式與新技術》
報告人：唐敦兵 南京航空航天大學機電學院副院長
報告摘要：首先講述生產模式的變革，具體闡述製造業如何從手工製造到大規模流水線製造再到工業自動化製造和個性化定製引發的智能製造進行演變的，工業3.0和工業4.0的區別，以及個性化定製環境下智能製造所遇到的挑戰和技術難點。其次對面向個性化定製的智能製造新模式下進行具體解釋，以及引發了哪些智能製造新技術進行講解。最後通過具體視頻來講解南京航空航天大學智能製造團隊的最新技術成果。
報告人簡介：
南京航空航天大學教授，博士生導師，機電學院副院長，南京航空航天大學無錫研究院院長，江蘇省政協委員，國家“萬人計劃”科技創新領軍人才，德國洪堡學者，江蘇特聘教授，江蘇省傑出青年基金獲得者，霍英東教育基金會青年教師基金獲得者，教育部新世紀優秀人才。
報告四題目：《華為WiFi6加速智能製造進程》
報告人：張蓁 華為製造園區網絡解決方案規劃總監
報告摘要：主要介紹華為智能製造的新業務及新場景，例如柔性化、生產可視化、AR/VR等技術應用於生產輔助等；智能製造對通訊網絡的架構以及性能等帶來的眾多新的挑戰，包括OT與IT的融合，TSN、無線化、物聯及定位技術等；華為智能製造數據通信網絡創新解決方案等內容。
報告人簡介：
致力於打造高可靠、高品質、極簡的數據通信網絡解決方案，助力全球智能製造快速發展。主導規劃六大智能製造網絡解決方案，在提供業界領先的高可靠、高性能有線無線網絡基礎上，創新性的融合AI、物聯、定位、雲等多種技術，實現了網絡與製造業務的深度融合，已在中國區、歐洲、日韓進行創新試點，多地已商用交付。
報告五題目：《物聯定位，助力智造——精準定位和識別在智能製造中的應用》
報告人：李俊 江蘇唐恩科技有限公司總經理
報告摘要：智能製造需要智能自動化和物聯網數據的支撐，其中精準的位置和狀態數據是自動化的基礎，也是製造過程管控的依據。本報告介紹製造中可以應用或即將應用的定位和識別技術，結合人工智能和大數據技術，將精準定位和智能識別技術和產品應用在智能製造中，實現智能製造的支撐和應用系統，提升生產流程可視化、質量管理可控化、設備自動化、物流智能化、生產安全保障等。介紹在港口、物流、生產製造和智慧電廠等方面的應用案例和應用效果。最後提出智能製造軟件系統的發展思考。
報告人簡介：
從事精準識別和定位研發及應用十餘年，擁有十多項專利，20多項軟件著作權，獲得省市領軍人才計劃的支持。研發的產品被認定為江蘇省“高新技術產品”並獲得江蘇省軟件產品“金慧獎”、國家科技進步二等獎。在全自動港口、智能製造軟件等領域有豐富的應用和集成經驗。同時長期從事高校成果轉化、協同創新和產業研究院等方面的工作，兼任江蘇省工控軟件新技術與智能監控技術中心主任，江蘇軟件新技術與產業化協同創新中心主任助理等。
報告六題目：《智能機器人的發展與智能製造》
報告人：殷國棟 東南大學機械工程學院副院長
報告摘要：本報告旨在綜合分析全球和我國智能機器人產業發展趨勢，並圍繞區域特色競爭、產業集聚發展、應用場景延伸、多元細分市場、雙創服務平臺、人才培養瓶頸、智能化新增長等方面歸納具備突出性的發展趨勢特徵與潛在問題。為加快突破制約機器人產業發展的關鍵技術和短板環節，準確聚焦行業發展痛點，推動機器人產業的健康發展提供發展方向。從而，更好的推動智能機器人創新融合與成果轉化。
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
1993年，進入上海振華重工電氣有限公司工作，從事起重機設備電氣部分設計工作，1997年開始著手起重機電氣控制系統的系統集成工作，與團隊同事一起，將產品成功打入國際市場，獲得馬士基、和黃等大客戶的認可； 2005年開始，帶領團隊開始自動化碼頭自動化系統的研發和設計，從2014年開始，振華的自動化團隊先後交付了洋山、青島、廈門、意大利，泰國等國內外多個自動化碼頭智能控制系統。
報告三題目：《面向個性化定製的智能製造新模式與新技術》
報告人：唐敦兵 南京航空航天大學機電學院副院長
報告摘要：首先講述生產模式的變革，具體闡述製造業如何從手工製造到大規模流水線製造再到工業自動化製造和個性化定製引發的智能製造進行演變的，工業3.0和工業4.0的區別，以及個性化定製環境下智能製造所遇到的挑戰和技術難點。其次對面向個性化定製的智能製造新模式下進行具體解釋，以及引發了哪些智能製造新技術進行講解。最後通過具體視頻來講解南京航空航天大學智能製造團隊的最新技術成果。
報告人簡介：
南京航空航天大學教授，博士生導師，機電學院副院長，南京航空航天大學無錫研究院院長，江蘇省政協委員，國家“萬人計劃”科技創新領軍人才，德國洪堡學者，江蘇特聘教授，江蘇省傑出青年基金獲得者，霍英東教育基金會青年教師基金獲得者，教育部新世紀優秀人才。
報告四題目：《華為WiFi6加速智能製造進程》
報告人：張蓁 華為製造園區網絡解決方案規劃總監
報告摘要：主要介紹華為智能製造的新業務及新場景，例如柔性化、生產可視化、AR/VR等技術應用於生產輔助等；智能製造對通訊網絡的架構以及性能等帶來的眾多新的挑戰，包括OT與IT的融合，TSN、無線化、物聯及定位技術等；華為智能製造數據通信網絡創新解決方案等內容。
報告人簡介：
致力於打造高可靠、高品質、極簡的數據通信網絡解決方案，助力全球智能製造快速發展。主導規劃六大智能製造網絡解決方案，在提供業界領先的高可靠、高性能有線無線網絡基礎上，創新性的融合AI、物聯、定位、雲等多種技術，實現了網絡與製造業務的深度融合，已在中國區、歐洲、日韓進行創新試點，多地已商用交付。
報告五題目：《物聯定位，助力智造——精準定位和識別在智能製造中的應用》
報告人：李俊 江蘇唐恩科技有限公司總經理
報告摘要：智能製造需要智能自動化和物聯網數據的支撐，其中精準的位置和狀態數據是自動化的基礎，也是製造過程管控的依據。本報告介紹製造中可以應用或即將應用的定位和識別技術，結合人工智能和大數據技術，將精準定位和智能識別技術和產品應用在智能製造中，實現智能製造的支撐和應用系統，提升生產流程可視化、質量管理可控化、設備自動化、物流智能化、生產安全保障等。介紹在港口、物流、生產製造和智慧電廠等方面的應用案例和應用效果。最後提出智能製造軟件系統的發展思考。
報告人簡介：
從事精準識別和定位研發及應用十餘年，擁有十多項專利，20多項軟件著作權，獲得省市領軍人才計劃的支持。研發的產品被認定為江蘇省“高新技術產品”並獲得江蘇省軟件產品“金慧獎”、國家科技進步二等獎。在全自動港口、智能製造軟件等領域有豐富的應用和集成經驗。同時長期從事高校成果轉化、協同創新和產業研究院等方面的工作，兼任江蘇省工控軟件新技術與智能監控技術中心主任，江蘇軟件新技術與產業化協同創新中心主任助理等。
報告六題目：《智能機器人的發展與智能製造》
報告人：殷國棟 東南大學機械工程學院副院長
報告摘要：本報告旨在綜合分析全球和我國智能機器人產業發展趨勢，並圍繞區域特色競爭、產業集聚發展、應用場景延伸、多元細分市場、雙創服務平臺、人才培養瓶頸、智能化新增長等方面歸納具備突出性的發展趨勢特徵與潛在問題。為加快突破制約機器人產業發展的關鍵技術和短板環節，準確聚焦行業發展痛點，推動機器人產業的健康發展提供發展方向。從而，更好的推動智能機器人創新融合與成果轉化。
報告人簡介：
東南大學教授，博士生導師。2011-2012年國家公派美國俄亥俄州立大學機械與航空系、汽車研究中心合作訪問研究，2017年7月-8月在俄亥俄州立大學機械與航空系做訪問教授，入選江蘇省“六大人才高峰”高層次人才、江蘇省“青藍工程”中青年學術帶頭人。現任美國機械工程學會控制分會汽車和運輸系統技術委員會委員、中國機械工程學會成組技術分會委員、江蘇省汽車工程學會副理事長、江蘇省智能汽車專委會主任、 中國人工智能學會智能駕駛專業委員會委員、中國自動化學會車輛控制與智能化專業委員會委員、中國自動化學會平行智能專業委員會委員、中國機械行業卓越工程師教育聯盟理事，中國機械工業教育協會車輛工程學科教學委員會委員等。近五年主要從事智能製造及設計、車輛動力學建模及控制、先進電動汽車、智能網聯無人汽車等研究。
報告七題目：《智能製造項目實施的挑戰和方法》
報告人：毛賢峰 通用電氣數字集團中國區項目交付技術總監
報告摘要：在智能製造的項目中遇到的挑戰（人員配置，業務溝通，驗收條件以及基礎設施建設）。著重講述如何滿足智能製造在系統可靠性和實時性上做提升，從而引出如何把互聯網的這套技術架構與智能製造的業務特性整合起來。最後介紹基於精益雲應用的實際案例。
報告人簡介：
"雷鋒網按：回顧歷史，我們發現從18世紀60年代蒸汽機的發明引爆第一次工業革命開始，製造行業經歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。
進入二十一世紀後，隨著物聯網、雲計算、大數據、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷髮展，以智能製造為主導的第四次工業革命正掀起變革浪潮。
圖片來源：億歐智庫
那麼，何謂“智能製造”？
這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經提出的“智能製造系統”。但我們現在所理解的智能製造，即是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
這事實上包含三部分核心內容：1）數字化；2）網絡化；3）智能化。
所謂“數字化”，是指將工業信息轉換為數字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網絡化”則指新的軟硬件技術將生產者-機器，機器-機器，消費者-生產者之間的相關內容連接，形成數據、流程互通的基礎，即萬物互聯過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。
前兩項內容伴隨著計算機的大規模普及以及互聯網的發展，目前已經日趨成熟。據雷鋒網瞭解，潘雲鶴院士在2019中國（杭州）工業互聯網大會上的報告指出，工業互聯網（網絡化）從2008年到2016年專利發展很快，但2016年後，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在於互聯網技術已經成熟，而5G和人工智能的出現開始極大地影響工業的發展。5G發展的本質上還是在“網絡化”上影響當代的工業，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能製造的水平。
從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在製造業中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數據搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，製造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。
另一方面，自2012年至今，基於算力、算法和數據驅動的人工智能興起已經7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、雲計算以及各種開源算法的發展，算法和計算力已經基本不存在堡壘，而數據則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數據被採集、清洗、積累和變現。
在產業革新方面，潘雲鶴院士提出，人工智能2.0將與工業進行深度融合，在 5 個層面上對製造業進行革命：
第一，生產的智能化。這包括兩個方面，一是生產過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產管理的智能化，通過對生產的優化，協同製造、柔性製造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優化等，極大程度上降低了生產損耗。這也是目前被談得最多的智能製造的內容。
第二，企業經營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產成本管理、財務管理、資產管理、情報管理、決策管理等。
第三，產品創新的智能化。包括智能產品的創新，AR/VR+產品、個性化定製等。
第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優化等。
第五，經濟調節的智能化。包括產業的市場趨勢分析、政策分析、優勢的分析、競爭和合作的分析、產業畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區域經濟分析、經濟景氣預警、經濟協調的輔助決策。
自2015年我國提出“中國製造2025”至今已經4年，其中智能製造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發展。然而人工智能仍處於其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。
為助力“中國製造2025”，加速人工智能對智能製造的推動作用，由中國計算機學會（CCF）主辦，江蘇省人工智能學會協辦，軟件新技術與產業化協同創新中心、南京智能製造軟件新技術研究院以及江蘇唐恩科技有限公司承辦的CNCC 2019“人工智能應用趨勢之變——從製造到智造”技術論壇將於10月17號下午在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦。
論壇將深入討論以人工智能為代表的新一代信息技術與製造業的深度融合將如何引發生產方式、產業形態、商業模式等變革，同時也將深度剖析人工智能發展的關鍵性技術難題、技術及應用未來發展趨勢等核心問題。
主要議題包括：
1、人工智能在智能製造領域應用面臨的關鍵性技術問題；
2、機器學習給智能製造行業帶來哪些突破性變革；
3、傳統的製造業如何利用人工智能技術實現產業升級；
4、人工智能在智能製造中的典型應用分享；
5、智能製造發展過程中可能會面臨的社會的問題；
6、智能製造的未來發展。
論壇嘉賓
論壇主席：申富饒
主席簡介：
南京智能製造軟件新技術研究院首席科學家，南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室教授、博導，負責南京大學人工智能學院教學和人才培養工作，入選“創業南京”科技頂尖專家集聚計劃A類專家。在南京大學數學系獲學士、碩士學位，東京工業大學智能系統科學專業獲工學博士學位。歷任日本科學振興機構研究員、日本學術振興會外國人特別研究員等。主持或參加國家自然科學基金、973等國家級項目8項以及教育部、省自然科學基金等省部級項目10餘項，在國內外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等頂級國際會議和IEEE TNNLS、Neural Networks等領域內頂級SCI期刊上發表學術論文90餘篇，國際引用超過1500次，多次擔任頂級國際會議分會主席、程序委員會委員，是多個知名國際期刊的審稿人，擁有13項國家發明專利和4項國際發明專利。
報告一題目：《智能製造之當AI遇到工業製造》
報告人：王崇駿 南京大學計算機應用研究所副所長
報告摘要：目前全球正處於第四次工業革命階段，用戶驅動、智能化是第四次工業革命的典型特徵，而人工智能賦能實體經濟已經成為各國的戰略共識，各國從自身特點和痛點出發頒佈了不同的戰略規劃，比如美國AMP、德國工業4.0、日本機器人新戰略、中國製造2025等。本報告在極簡介紹人工智能發展歷史的基礎上，嘗試從製造系統涉及到的現場層、控制層、操作層、執行層、運營層、分析平臺、戰略層和協同層等出發，審慎研判其中的難點、挑戰、機會和機遇，探究人工智能賦能的可能切入點和技術路徑，如工業大數據、柔性製造、預測性製造、無憂慮生產、雲製造、自省性製造等等。
報告人簡介：
博士、教授、博導，任職於南京大學計算機科學與技術系及南京大學軟件新技術國家重點實驗室，現任南京大學計算機應用研究所副所長、南京大學中德HPI研究院副院長。研究興趣是自主智能與群體智能、複雜網絡分析、大數據分析及智能系統等，近五年發表論文50餘篇、出版專著2部。截至2018年底，主持和參與包括國家重點研發項目、973、發改委4G專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50餘項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30餘項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
報告二題目：《港口智能化發展的實踐與前景》
報告人：楊育青 上海振華重工電氣有限公司執行總經理
報告摘要：步入21世紀以後，港口集裝箱裝卸從單純追求效率擴展到高度安全保障、綠色環保、自動化、人工智能及大數據運用等與當今世界發展潮流契合的內容。傳統港口如何搭上當今科技發展的潮流，實現無人化、智能化、低汙染成為業內高度關注的焦點。智能化碼頭是技術進步和創新變革，同時也是港口服務經濟的變革。港口和碼頭的智能化應當包括運營管理智能化、物流便利化、服務普遍化，同時智能化將大大提高港口碼頭的利用效率。這一切，振華重工是怎麼做到的？
報告人簡介：
1993年，進入上海振華重工電氣有限公司工作，從事起重機設備電氣部分設計工作，1997年開始著手起重機電氣控制系統的系統集成工作，與團隊同事一起，將產品成功打入國際市場，獲得馬士基、和黃等大客戶的認可； 2005年開始，帶領團隊開始自動化碼頭自動化系統的研發和設計，從2014年開始，振華的自動化團隊先後交付了洋山、青島、廈門、意大利，泰國等國內外多個自動化碼頭智能控制系統。
報告三題目：《面向個性化定製的智能製造新模式與新技術》
報告人：唐敦兵 南京航空航天大學機電學院副院長
報告摘要：首先講述生產模式的變革，具體闡述製造業如何從手工製造到大規模流水線製造再到工業自動化製造和個性化定製引發的智能製造進行演變的，工業3.0和工業4.0的區別，以及個性化定製環境下智能製造所遇到的挑戰和技術難點。其次對面向個性化定製的智能製造新模式下進行具體解釋，以及引發了哪些智能製造新技術進行講解。最後通過具體視頻來講解南京航空航天大學智能製造團隊的最新技術成果。
報告人簡介：
南京航空航天大學教授，博士生導師，機電學院副院長，南京航空航天大學無錫研究院院長，江蘇省政協委員，國家“萬人計劃”科技創新領軍人才，德國洪堡學者，江蘇特聘教授，江蘇省傑出青年基金獲得者，霍英東教育基金會青年教師基金獲得者，教育部新世紀優秀人才。
報告四題目：《華為WiFi6加速智能製造進程》
報告人：張蓁 華為製造園區網絡解決方案規劃總監
報告摘要：主要介紹華為智能製造的新業務及新場景，例如柔性化、生產可視化、AR/VR等技術應用於生產輔助等；智能製造對通訊網絡的架構以及性能等帶來的眾多新的挑戰，包括OT與IT的融合，TSN、無線化、物聯及定位技術等；華為智能製造數據通信網絡創新解決方案等內容。
報告人簡介：
致力於打造高可靠、高品質、極簡的數據通信網絡解決方案，助力全球智能製造快速發展。主導規劃六大智能製造網絡解決方案，在提供業界領先的高可靠、高性能有線無線網絡基礎上，創新性的融合AI、物聯、定位、雲等多種技術，實現了網絡與製造業務的深度融合，已在中國區、歐洲、日韓進行創新試點，多地已商用交付。
報告五題目：《物聯定位，助力智造——精準定位和識別在智能製造中的應用》
報告人：李俊 江蘇唐恩科技有限公司總經理
報告摘要：智能製造需要智能自動化和物聯網數據的支撐，其中精準的位置和狀態數據是自動化的基礎，也是製造過程管控的依據。本報告介紹製造中可以應用或即將應用的定位和識別技術，結合人工智能和大數據技術，將精準定位和智能識別技術和產品應用在智能製造中，實現智能製造的支撐和應用系統，提升生產流程可視化、質量管理可控化、設備自動化、物流智能化、生產安全保障等。介紹在港口、物流、生產製造和智慧電廠等方面的應用案例和應用效果。最後提出智能製造軟件系統的發展思考。
報告人簡介：
從事精準識別和定位研發及應用十餘年，擁有十多項專利，20多項軟件著作權，獲得省市領軍人才計劃的支持。研發的產品被認定為江蘇省“高新技術產品”並獲得江蘇省軟件產品“金慧獎”、國家科技進步二等獎。在全自動港口、智能製造軟件等領域有豐富的應用和集成經驗。同時長期從事高校成果轉化、協同創新和產業研究院等方面的工作，兼任江蘇省工控軟件新技術與智能監控技術中心主任，江蘇軟件新技術與產業化協同創新中心主任助理等。
報告六題目：《智能機器人的發展與智能製造》
報告人：殷國棟 東南大學機械工程學院副院長
報告摘要：本報告旨在綜合分析全球和我國智能機器人產業發展趨勢，並圍繞區域特色競爭、產業集聚發展、應用場景延伸、多元細分市場、雙創服務平臺、人才培養瓶頸、智能化新增長等方面歸納具備突出性的發展趨勢特徵與潛在問題。為加快突破制約機器人產業發展的關鍵技術和短板環節，準確聚焦行業發展痛點，推動機器人產業的健康發展提供發展方向。從而，更好的推動智能機器人創新融合與成果轉化。
報告人簡介：
東南大學教授，博士生導師。2011-2012年國家公派美國俄亥俄州立大學機械與航空系、汽車研究中心合作訪問研究，2017年7月-8月在俄亥俄州立大學機械與航空系做訪問教授，入選江蘇省“六大人才高峰”高層次人才、江蘇省“青藍工程”中青年學術帶頭人。現任美國機械工程學會控制分會汽車和運輸系統技術委員會委員、中國機械工程學會成組技術分會委員、江蘇省汽車工程學會副理事長、江蘇省智能汽車專委會主任、 中國人工智能學會智能駕駛專業委員會委員、中國自動化學會車輛控制與智能化專業委員會委員、中國自動化學會平行智能專業委員會委員、中國機械行業卓越工程師教育聯盟理事，中國機械工業教育協會車輛工程學科教學委員會委員等。近五年主要從事智能製造及設計、車輛動力學建模及控制、先進電動汽車、智能網聯無人汽車等研究。
報告七題目：《智能製造項目實施的挑戰和方法》
報告人：毛賢峰 通用電氣數字集團中國區項目交付技術總監
報告摘要：在智能製造的項目中遇到的挑戰（人員配置，業務溝通，驗收條件以及基礎設施建設）。著重講述如何滿足智能製造在系統可靠性和實時性上做提升，從而引出如何把互聯網的這套技術架構與智能製造的業務特性整合起來。最後介紹基於精益雲應用的實際案例。
報告人簡介：
畢業於德國烏爾姆大學，獲計算機科學碩士學位。曾在IBM擔任技術經理，高級顧問等職務。從事智能製造，工業互聯網以及企業數字化轉型項目的諮詢，藍圖規劃以及實施落地。專注於研究傳統IT技術與工業領域智能製造相關的技術整合以及綜合應用。在分佈式系統在企業數字化轉型中的作用以及實施有的豐富經驗。 近幾年間，主導了3個大規模的智能製造相關的大型項目的落地與交付。
雷鋒網報道
參考資料：
[1] 億歐-2019中國智能製造研究報告
[2] 潘雲鶴：中國工業經濟智能化深度發展分5個層次
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